在python中怎么使用pytorch调用自己训练的bert模型并进行余弦相似度计算

首先，需要安装PyTorch和Transformers库。然后，可以按照以下步骤来调用自己训练的BERT模型并进行余弦相似度计算：

1. 加载模型和tokenizer

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('path/to/bert')
model = AutoModel.from_pretrained('path/to/bert').to('cuda')

其中，`path/to/bert`是你训练好的BERT模型的路径。

2. 准备输入数据

text_a = "This is the first sentence."
text_b = "This is the second sentence."

3. 对输入数据进行tokenize

encoded_dict = tokenizer.encode_plus(
                        text_a, text_b,
                        add_special_tokens = True, # 添加特殊token，如[CLS]和[SEP]
                        max_length = 64,           # 设置最大输入长度
                        pad_to_max_length = True,  # 对输入进行padding
                        return_attention_mask = True,
                        return_tensors = 'pt'      # 返回PyTorch张量格式
                   )

4. 将输入数据传入模型中进行前向计算

with torch.no_grad():
    model_output = model(encoded_dict['input_ids'].to('cuda'),
                         token_type_ids=encoded_dict['token_type_ids'].to('cuda'),
                         attention_mask=encoded_dict['attention_mask'].to('cuda'))

5. 计算余弦相似度

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

cos_sim = cosine_similarity(model_output[0][0].cpu().numpy(),
                             model_output[0][1].cpu().numpy())

其中，`model_output[0][0]`和`model_output[0][1]`分别是两个句子的BERT向量表示，通过余弦相似度计算它们之间的相似度。

以上就是使用PyTorch调用自己训练的BERT模型并进行余弦相似度计算的基本步骤。